con R, es trivial para calcular los cuantiles de probabilidades dadas en una distribución de muestreo:¿Cómo calculo la probabilidad de un cuantil determinado en R?
x <- rnorm(1000, mean=4, sd=2)
quantile(x, .9) # results in 6.705755
Sin embargo, no puedo encontrar una manera fácil de hacer lo inverso calcular la probabilidad de que un determinado cuantil en la muestra x
. Lo más cerca que he llegado es utilizar pnorm()
con la misma media y la desviación estándar que utiliza al crear la muestra:
pnorm(5, mean=4, sd=2) # results in 0.6914625
Sin embargo, ya que este es el cálculo de la probabilidad de la distribución normal completa, y no la muestra x
, no es del todo exacto.
¿Hay una función que esencialmente hace lo contrario de quantile()
? ¿Algo que esencialmente me permite hacer lo mismo que pnorm()
pero con una muestra? Algo como esto:
backwards_quantile(x, 5)
he encontrado la función ecdf()
, pero no puede encontrar una manera de hacer que da lugar a una única probabilidad en lugar de un objeto ecuación completa.
perfecto! ¡Gracias! – Andrew
En el ejemplo que se muestra en la publicación original, en realidad tendría que ejecutar 'ecdf (x) (5)' para encontrar el cuantil de 5 dado 'x' (aproximadamente 0.697 dado semilla 123). –